卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸。卷积核的个数就对应输出的通道数,这里需要说明的是对于输入的每个通道,输出每个通道上的卷积核是不一样的。比如输入是28x28x192(WxDxK,K代表通道数),然后在3x3的卷积核,卷积通道数为128,那么卷积的参数有3x3x192x128,其中前两个对应的每个卷积里面的参数,后两个对应的...
假设图像的大小,也就是被卷积对象的大小为nn,卷积核大小为kk,padding的幅度设为(k-1)/2时,卷积后的输出就为(n-k+2*((k-1)/2))/1+1=n,即卷积输出为n*n,保证了卷积前后尺寸不变。但是如果k是偶数的话,(k-1)/2就不是整数了。 (2)更容易找到卷积锚点 在CNN中,进行卷积操作时一般会以卷积核模块...
GoogleNet模型中的基础卷积模块(称为Inception模块)中采用的卷积核大小为( ) A. 11x11 B. 5x5 C. 3x3 D. 1x1 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 根据变质作用的类型可将变质矿床分为: A. 接触变质矿床、区域变质矿床、伟晶岩矿床、 B. 接触变质矿床、区域变质矿床、混合岩化矿床、 ...
卷积神经网络中,原始图像大小为32x32,卷积核大小为3x3,步长(stride)为2,补边(padding)为0,则卷积结果大小为()A.16x16B.15x15C
结果1 题目假设有5个大小为7×7、步长(S)为1的卷积核。此时如果你向这一层传入一个维度为224×224的数据,那么神经网络下一层所接收到的数据维度是多少()。 A. 220×220×5 B. 218×218×5 C. 217×217×8 D. 217×217×3 相关知识点: ...
已知原始图像尺寸为7*7,使用3*3的卷积核进行卷积,不进行填充,步长为1,则卷积后得到的特征图大小为() A.4*4B.6*6C.3*3D.5*5 点击查看答案&解析进入小程序搜题 你可能喜欢 如果要制作一张企业近年来发展历程图,用下面哪种图形效果会更佳? A.流程 B.矩阵 C.关系 D.循环 点击查看答案&解析进入小程...
假设输入图片尺寸为100×100,卷积核大小为3×3,填充为1,步长为2,那么输出特征图的尺寸:H=10,W=10A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习
A.22500225 B.7500,75 C.2500,25 D.27500275
假设某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63*63*16和31*31*64,卷积核大小是5*5,步长为2,那么Padding值为多少?A.1B.2C.3D.4
百度试题 题目将一张32*32大小的图片输入一个卷积神经网络,经过一层卷积层(卷积核大小为5*5,步长为1,非全零填充)和一层池化层(池化核大小为2*2,步长为2,全零填充)之后输出的图片尺寸为多少?? 7141632 相关知识点: 试题来源: 解析 14 反馈 收藏 ...